公司理财课件第三章风险价值.ppt

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1、一、风险及风险态度二、单项资产的风险与报酬三、资产组合的风险与报酬一、风险及风险态度（一）风险的概念1，经济活动的分类2，风险的概念：未来结果不确定，但未来全部结果的出现及概率是可估计的确定性活动不确定性活动风险型活动完全不确定型活动经济活动（二）风险态度风险厌恶高风险应有高回报对风险价值的要求因人而异回报率风险程度AB5%二、单项资产的风险与报酬1、概率分布2、期望值3、方差与标准差4、标准离差率注意以下项目的风险表达若A项目的预期报酬率=B项目的的预期报酬率=14%A项目的标准差：A=8%B项目的标准差：B=48%∴A项目风险小于B项目的风险若项

2、目C的预期报酬率=50%，项目D的预期报酬率＝20%且C＝25%＞D＝15%但：VC＝25%/50%=0.5＜VD＝15%/20%＝0.75三、投资组合的风险与收益（一）投资组合的收益率与标准差1.组合的收益率是各种资产收益率的加权平均2.证券收益率变动之间的相关性，使得投资组合的标准差不是简单的等于资产标准差的加权平均组合的风险大小取决于组合内各种资产的相关系数考虑两种资产组合2、组合的标准差，即1、组合收益率，即协方差或相关系数0<<1表示正相关协方差或相关系数=0表示不相关协方差或相关系数-1<<0表示负相关例题某投资组合有A、B两种证券

3、，其期望投资收益率分别为12%和8，其收益率的标准差均为9%；A、B两种证券的投资比重均为50%，在不同的相关系数下，投资组合的标准差计算结果如下：相关系数10.50-0.5-1组合风险0.090.0780.0640.0450结论：证券组合的风险不仅取决于组合内的各证券的风险，还取决于各个证券之间的关系。若完全正相关，组合的风险既不增加也不减少只要相关系数小于1，组合多元化效应就会发生作用。情形一：=1p=XAA+XBBBAKp情形2：=-1p=

4、XAA-XBB

5、情形3：-1<<1越小越弯曲两项以上投资组合的收益率与标准差两项以上资

6、产投资可行集δKp证券组合的可行集：N种证券所形成的所有组合证券组合的有效集和最佳投资组合有效集判别标准：风险既定时预期收益率最大预期收益既定时风险最小δKp有效集效用曲线E最佳组合的选择取决于投资者的效用曲线投资者可以把钱分配到国库券（无风险）和市场组合上，CML为资本市场线rf收益市场组合CML（二）存在无风险资产时的最优风险组合分离定理分离定理的内涵：最佳风险资产组合的确定独立于投资者的风险偏好。收益P有效集rfMCML分离定理投资者风险规避体现在他们选择资本市场线上的哪一点，而不是他们选择哪一条线。收益P有效集rfMCML借贷与最优风险组合

7、除了投资于风险证券，投资者也可以投资于无风险证券例:rf=7.5%,sf=0rs=15%,ss=0.16情况1：投资$0.5到无风险证券，0.5于组合S。期望收益=(.5×7.5%)+(.5×15%)=11.25%标准差=[(0.5×0)2+(0.5×.16)2+(2×0.5×0.5×0×0.16×0)].5=.5×.16=8%情况2：无风险率借入$1，投资$2于组合S。期望收益=(-1×7.5%)+(+2×15%)=22.5%标准差=2×.16=32%SE(收益)rf=7.5%15%16%结论:你可以构造一个组合，该组合可以位于rf与S线上的任意一点

8、。（三）投资组合的风险组成总风险=系统风险+非系统风险1，系统风险：又称不可分散风险或市场风险。指某些因素给市场上所有证券带来经济损失的可能性系统风险：由宏观因素引起，不可分散2，非系统风险：又称可分散风险或公司特有风险。指某些因素给个别证券带来经济损失的可能性非系统风险：与个别企业相联系，可分散组合风险与构成组合股票数量的关系不可分散风险;系统风险;市场风险可分散风险;非系统风险;具体企业风险;特有风险n组合风险组合风险的分散原理一个相当大的投资组合几乎没有非系统风险，但无论投资组合里不同证券数目有多大，它们均存在不能由分散投资而消除的最低的风险水平

9、。ß系数与资本资产定价模型1、ß系数（1）直观含义。衡量系统风险的程度。表示个股收益率的变动对于市场组合收益率变动的敏感性。ß=1ß>1ß<1该股票与市场具有相同的系统风险该股票的系统风险大于市场风险该股票的系统风险小于市场风险（2）技术含义。ß系数计算分两种方法:β为个股对市场组合回归的回归系数，即个股特征线的斜率。β系数可以通过同一时期内的资产收益率和市场组合收益率的历史数据，使用线性回归方程通过计算回归系数得到。计算β值J股票历史已获得收益率以及市场历史已获得收益率的有关资料如下：J股票收益率（Y市场收益率（X年度J股票收益率（Y）市场收益率（X）

10、11.81.52-0.513204-2-2554653回归法计算β值数据准备年度